Valutazione dei risultati delle indagini Anna Duranti Osservatorio Epidemiologico i i Veterinario i Marche Centro Epidemiologico Regionale Veterinario Istituto Zooprofilattico Sperimentale Umbria e Marche Regione Marche
C è un associazione esposizione esito? Caso? Bias da selezione o informazione? Confondimento? Causalità?
Criteri di causalità
Distorsioni dei risultati Errori sistematici BIAS BIAS di selezione del campione BIAS di informazione Fattori di confondimento
Bias da selezione Errore sistematico nella selezione del campione o nell arruolamento dei partecipanti che risulta in una stima sbagliata di un effetto dell esposizione esposizione sul rischio della malattia
Tipi di bias di selezione Bias da non-risposta: i soggetti partecipano p in modo diverso secondo la loro esposizione e il loro esito Es. In uno studio caso controllo,ii tasso di risposta tra i giovani e piu basso del tasso tra gli anziani e il tasso di risposta e piu basso per i giovani senza complicanze che per i giovani con complicanze
Come evitare un bias di selezione Si deve fare quando si disegna lo studio: i gruppi di studio e di confronto, dovrebbero essere: scelti in maniera confrontabile dalla stessa popolazione seguiti nella stessa maniera
Come evitare un bias di selezione Coorte Utilizzare gli stessi metodi di follow-up per gli esposti e i non-esposti Caso-controllo Arruolare tutti i casi in una definita area geografica g e scegliere i controlli a random nella stessa area Scegliere i casi e i controlli senza tener conto dello stato di esposizione Usare una definizione di caso chiara e coerente basata su criteri obiettivi Usare una definizione dei controlli chiara e coerente
Bias da Informazione Errore sistematico nella raccolta dei dati di esposizione o di esito sui partecipanti allo studio che risulta in una stima sbagliata di un effetto dell esposizione esposizione sul rischio della malattia
Bias da Informazione nformazione: tipi più comuni Errori degli osservatori (per es. bias dell inter- vistatore) itt Intervista di un controllo: Intervistatore: Hai mangiato delle olive? Controllo: No Intervistatore: Hai mangiato delle melanzane? Intervista di un caso Intervistatore: Hai mangiato delle olive? Caso: No Intervistatore: Hmm sei sicuro? C erano 2 tipi verdi e nere e facevano parte dell antipasto. Caso: Ah, sì adesso mi ricordo..ne ho mangiato due.
Come evitare i bias da informazione Usare un questionario standard, testato precedentemente Addestrare bene gli intervistatori i t t i Considerare di verificare l esposizione usando altre fonti di dati
Confondimento: definizione Un tipo di bias che si verifica negli studi analitici quando un terzo fattore distorce la vera relazione tra un esposizione e un esito Risulta in una stima sbagliata dell effetto dell esposizione sul rischio della malattia Una associazione apparentemente forte può essere parzialmente (o interamente) dovuta al confondimento o (raramente) può mascherare un associazione
Fattori di Confondimento: criteri Per essere un fattore di confondimento una variabile dovrebbe soddisfare 2 criteri: Essere associata con l esposizione, ma non essere una conseguenza dell esposizione Essere associata con l esito lesito sia negli esposti sia nei non-esposti
Confondimento Esposizione Esito Terzo fattore Essere associato con l esposizione senza essere una consequenza dell esposizione esposizione Essere associato con l esito indipendentemente dell esposizione
Le Mercedes sono più sicure delle Porsche? Studio di coorte prospettivo di 100 nuovi proprietari di Porsche e 100 di Mercedes; ede proprietari i seguiti per un anno per esaminare i tassi di incidenti: Totale Totale Incidenti TA, % TA, RR % RR Totale Incidenti TA, % RR Porsche 1 000 300 30 1,5 Porsche 1 000 300 30 1,5 Porsche 1 000 300 30 1,5 Mercedes 1 000 200 20 Ref. Mercedes 1 000 200 20 Ref. Totale 2 000 500 25 Totale Mercedes 2 000 500 1 000 25 200 20 Ref. Totale 2 000 500 25 95% IC = 1,3 1,8
Quali variabili dovrebbero essere valutate per il confondimento? Cominciate con fattori di rischio conosciuti o sospetti per l esito che state studiando Letteratura Buon senso Età e sesso sono spesso fattori di confondimento
Confondimento: Mercedes vs Porsche Esposizione (tipo di macchina) Esito (incidenti) Terzo fattore?età del conducente?sesso del conducente?tipo di strada dove di solito viene guidata la macchina?uso di alcool l da parte del conducente Ecc.
Guidatori < 25 anni Totale Incidenti TA % RR, 95% IC Porsche 550 250 45,5 1,1 (0,9-1,3) Mercedes 300 120 40,00 Ref. Guidatori 25 anni Type Totale Incidenti TA % RR, 95% IC Porsche 450 50 11,1 1,0 (0,7-1,4) Mercedes 700 90 11,4 Ref. RR grezzo = 1,5 RR grezzo 1,5 RR aggiustato = 1,1 (0.9-1.3)
Modificazione di Effetto Si verifica quando una terza variabile modifica la relazione tra un esposizione e l esito: Diagnosticato utilizzando le stesse tecniche usate per diagnosticare il confondimento (stratificazione), ma non è un bias
Modificazione di Effetto Può essere utile per: Identificare sottogruppi particolarmente a rischio di una malattia o resistenti al trattamento Programmare interventi di sanità pubblica Studiare l interazione tra vari fattori di rischio
Strategia per la valutazione della modificazione di effetto e del confondimento Prima di fare lo studio: Leggere bene la letteratura sull argomento prima di cominciare Può influenzare il disegno dello studio (appaiamento o restrizione) Assicura la raccolta di informazioni adeguate su potenziali confondenti e modificatori di effetto
Misure di associazione Studio caso-controllo: controllo: odds ratio Studio di coorte: rischio relativo (o odds ratio) Studio trasversale: odds ratio di prevalenza o rapporto di prevalenza
Rischio Relativo (RR) Rischio relativo = Rapporto tra due rischi R R = Incidenza negli esposti Incidenza nei NON esposti
Odds Ratio (OR) Odds ratio = Rapporto tra due odds O R = Odds negli esposti Odds nei NON esposti
Odds ratio vs rischi relativi Interpretazione di un odds ratio: c'è una probabilità x-volte più grande di morte tra i fumatori che tra i non-fumatori Interpretazione di un rischio relativo: le persone che fumano hanno un rischio y- volte più alto di morire di quelle che non fumano
Odds ratio vs rischio relativo Se l'esito lesito è raro, i valori di odds ratio e di rischio relativo sono simili e l'odds ratio può essere interpretato con le stesse parole del rischio relativo Di solito in indagini trasversali, purtroppo, l'esito non è raro e i numeri sono molto diversi Come spieghi un odds ratio a chi deve prendere decisioni???
Titanic! Morti Vivi Totale Maschi 709 142 851 Femmine 154 308 462 Total 863 450 1,313 Il rischio di moririre era chiaramente piu alto per il maschio, ma, quante volte piu alto? Odds ratio Odds di morire per i maschi = (709/142) = quasi 5 a 1 Odds di morire per le femmine =(154/308) =0,5 Odds ratio = (5/0,5) = 10 In parole: c era una probabilità 10 volte più grande di morire tra i maschi che tra le femmine Rischio relativo rischio di morire per i maschi = (709/851) = 0,83 (83%) rischio di morire per le femmine =(154/462) = 0.33 (33%) Rischio relativo = (0,83/0,33) = 2,5 In parole: I maschi avevano un rischio 2,5 volte più alto di morire delle femmine
Perché lo prevede la normativa D.Lgs.4 aprile 2006, n.191: Art. 7 Indagine epidemiologica dei focolai di tossinfezione alimentare. Reg.(CE) 1168/2006: Allegato, punto 2: Il campionamento ad opera dell autorità competente ha luogo almeno:.c) in ogni caso di sospetta infezione da Salmonella enteritidis o Salmonella typhimurium, Piano nazionale di controllo di S. enteritidis e typhimurium nelle galline ovaiole della specie Gallus gallus
Obiettivo generale dell attività di indagine sulle Malattie Trasmesse da Alimenti (Foodborne disease outbreak -Guidelines for investigation and control - World ldhealth lthorganization) Le malattie di origine alimentare sono indagate per evitare l ulteriore diffusione della malattia e simili ili episodi in futuro
Obiettivi specifici Controllo dei focolai in atto Individuazione e rimozione degli alimenti implicati Identificazione di fattori di rischio specifici collegati all ospite all agente agente e all ambienteambiente Identificazione dei fattori di rischio che contribuiscono alla contaminazione, crescita, sopravvivenza, disseminazione degli agenti sospettati Prevenzione di futuri focolai e rafforzamento delle misure di sanità pubblica Acquisizione di dati epidemiologici per l analisi del rischio di patogeni trasmessi da alimenti Promozione della ricerca che può aiutare alla prevenzione di focolai simili
Le attività di prevenzione nel campo dell igiene degli alimenti Individuare i lotti di alimenti contaminati e sottrarli dal consumo Individuare gli allevamenti con infezioni trasmissibili con i prodotti e risanarli Diffondere buone pratiche di lavorazione, conservazione, consumo degli alimenti
Come troviamo gli alimenti contaminati Prelievi a campione per controllo microbiologico o chimico Ispezioni e individuazione di pratiche di lavorazione scorrette Allerte
Obiettivi della sorveglianza sulle Conoscere l impatto delle MOA tossinfezioni per decidere se e come intervenire Conoscere le cause delle MOA (errori nella preparazione) Conoscere le tipologie di alimenti responsabili di MOA Conoscere le categorie colpite da MOA per intervenire su modalità di preparazione dei cibi scorrette per intervenire su modalità di preparazione dei cibi, materie prime. per informare i consumatori
Conoscere l impatto: numero di focolai di malattie di origine alimentare segnalati nelle Marche 25 20 15 10 5 0 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 anno di segnalazione
900 Conoscere l impatto: numero di casi di Salmonellosi segnalati nelle Marche 800 700 600 500 400 300 200 100 0 1998 1999 2000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Numero ricoveri per Gastroenterite da Salmonella 300 (SDO vision ARS Marche) 250 200 150 100 50 0 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Numero di segnalazioni di salmonellosi nelle Marche segnalazioni < 14 anni % 2002 316 231 73,1 2003 330 231 70,0 2004 250 183 73,2 2005 261 163 62,5 2006 184 125 67,9 2007 114 77 67,5 2008 232 137 59,1
3 2,5 2 15 1,5 1 0,5 0 I focolai segnalati nelle Marche sono tanti? ti? Rappresentano un problema? Rapporto tra numero di focolai e popolazione regionale 2008 Lombardia Trentino Veneto Friuli Venez ezia Giulia Liguria Emilia Romagna Toscana Marche Umbria Lazio Abruzzo Campania Molise Puglia Basilicata Calabria Sicialia Sardegna Piemonte P Valle le D'Aosta
Agenti eziologici dalle segnalazioni di focolai di tossinfezione 2001 al 2008 salmonella non tipizzata Salmonella typhiumurium focolai casi frequenza casi frequenza cumulativ a 27 145 30,3% 30,3% 2 25 3,7 34% salmonella enteritidis 5 34 5% 39% staphylococcus aureus 3 24 3,5% 42,5% Virus epatite A 1 3 36,1% 87,0% Altro 9 49 12,3% 99,2% Non identificato 9 144 0,8% 100,0% totale 56 399 100,0% 100,0%
I focolai del 2008 Agente eziologico Numero di casi Alimento responsabile Tipo di evidenza per individuare l'alimento Origine dell'alimento responsabile cause Bacillus cereus (sospetto) 10 non identificato gastronomia sconosciuta Salmonella ll gruppo B 2 non identificato isolation sconosciuta sconosciuta salmonella spp 3 non identificato sconosciuta sconosciuta Salmonella gruppo D 2 non identificato sconosciuta sconosciuta Salmonella spp 2 tortellini crudi isolamento sconosciuta sconosciuta Campylobacter jejuni 22 latte crudo? Salmonella salumi (salame indagine thyphimurium a bassa epidemiologica e var. stagionatura e corrispondenza di Coopenhagen 46 salsicce) pulsotipi E. coli O 111 1 latte crudo? indagine epidemiologica distributore latte crudo sconosciuta indagine epidemiologica ristorante e supermercato distributore latte crudo scarsa maturazione del salume, cattive condizioni di stagionatura somministrazion e senza trattamento
I focolai del 2009 Tipo di evidenza Agente Numero Alimento Origine dell'alimento per individuare eziologico di casi responsabile responsabile l'alimento cause Escherichia coli 3+1 a O155 Cesena non identificato sconosciuto sconosciuta Salmonella enteritidis 6+2 tiramisù isolamento uova sconosciuta Salmonella ll brandeburg 1 non identificato sconosciuta sconosciuta
Caso 1: epidemia di enteriti emorragiche da Campylobacter jejuni nella provincia di Pesaro Il Dipartimento di Prevenzione evidenzia un aumento delle segnalazioni i di casi sporadici i di enteriti emorragiche da C. jejuni e sospetta una fonte comune Il laboratorio conferma il sospetto isolando in alcuni casi lo stesso ceppo di Campylobacter Su un elevata percentuale dei casi si evidenzia come fonte comune di infezione un alimento a rischio consumato crudo. I servizi veterinari intervengono intensificando la sorveglianza sull allevamento di origine.
Caso 2: cluster di Salmonellosi da Salmonella typhimurium var. copenhagen nella provincia i di Macerata Probabilmente 60 persone coinvolte: 4 focolai e 24 casi sporadici; Il sospetto parte dal laboratorio che evidenzia un aumento degli isolamenti da questa varietà in un periodo limitato Si evidenzia i una fonte comune per differenti focolai di malattia L alimento incriminato viene identificato e ritirato dal commercio Le modalità di produzione vengono corrette
Caso 3: ancora tiramisù e Salmonella enteritidis 6 persone ricoverate con gastroenterite, viene isolata dalla feci S. enteritidis Le 6 persone hanno partecipato ad una cena e consumato tiramisù Lo stesso pulsotipo viene isolato dal tiramisù e dai gusci delle uova 2 nuovi casi ospedalizzati nel comune di Jesi e Potenza Picena
Problemi nella sorveglianza delle MOA nelle Marche Ogni anno nelle marche è segnalato un numero di focolai di MOA molto inferiore all atteso Non sono riconosciuti i focolai tra i casi sporadici i segnalati Raramente viene tipizzato i t l agente eziologico i Quasi mai viene individuato l alimento responsabile
I focolai segnalati nelle Marche sono tanti? Rappresentano un problema? Utilità delle informazioni che otteniamo Individuazione di lotti di alimenti contaminati da ritirare dal commercio Individuazione e correzione di modalità di produzione scorrette e pericolose Individuazione di tipologie di alimento sulle quali intensificare la sorveglianza Valutazione tipologie di alimento non sufficientemente sperimentate
In God we trust: t all others bring data W. Edwards Deming, docente, saggista e consulente statunitense